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如何快速获取一个网站的所有资源 如何快速获取一个网站的所有图片 如何快速获取一个网站的所有css

今天介绍一款软件,可以快速获取一个网站的所有资源,图片,html,css,js...... 以获取某车官网为例 我来展示一下这个软件的功能....输入网站地址和网站要保存的文件夹 如果网站名称后我们可以扫描一下网站, 以便我们更好的筛选资源,剔除不要的链接,添加爬取得链接 在这里也可以设置爬去的链接的深度和广度,相邻域名, 设置好了这些,就可以点击...再爬取的过程中 你可以再开启一个软件的窗口,进行另一个个爬取任务, 这个软件的其他菜单,这个工具还是很强大的,可以自定义正则表达式来过来url,资源,还可以把爬取任务保存起来,以便再次使用, 还可以设置代理...爬取完成后,会有一个爬取统计 下载了多少文件,多少MB 进入文件夹查看下载的文件 直接打开首页 到此,爬取网站就结束了,有些网站的资源使用的是国外的js,css,速度会有些差异,但效果都是一样的....爬取下来就能使用.放到服务器就能访问了 最后给大家介绍几款爬站工具 TeleportUltra WebZip Mihov Picture Downloader WinHTTrack HTTrack MaxprogWebDumper

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防抖与节流 & 若每个请求必须发送，如何平滑地获取最后一个接口返回的数据

原理是维护一个计时器，规定在 delay 时间后触发函数，但是在 delay 时间内再次触发的话，就会取消之前的计时器而重新设置。...如下图的购买页，操作发现一个购买明细的查价接口的频繁调用问题 如下图： [522zhsrnzl.png] 购买页改变任何一个选项，都会调用查价接口，然后右边会显示对应的价格。...尤其是购买数量，这是一个数字选择器，如果用户频繁点击 + 号，就会连续调用多次查价接口，但==最后一次的查价接口返回的数据才是最后选择的正确的价格== 每个查价接口逐个请求完毕的时候，==右边的显示价格也会逐个改变...==，最终变成最后正确的价格，一般来说，这是比较不友好的，用户点了多次后，不想看到价格在变化，尽管最终是正确的价格，但这个变化的过程是不能接受的 也不应该使用上面的防抖解决方式，不能设置过长的定时器，因为查价接口不能等太久...，也不能设置过短的定时器，否则会出现上面说的问题（价格在变化） 所以这是一个==每个请求必须发送，但是只显示最后一个接口返回的数据的问题== 我这里采用入栈、取栈顶元素比对请求参数的方法解决： // 查价

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我攻克的技术难题：如何使用编码方式获取一个 Business Object 的所有 Attachment 数据

它主要用于获取与 CRM 文档相关的信息，包括文档的属性、状态、关联数据等。这个 API 对于管理和维护 CRM 系统中的各类文档至关重要。...使用场景 文档信息检索：当系统需要展示或处理特定文档的详细信息时，该 API 能够提供必要的数据支持。例如，用户查询一个销售订单的详细信息，系统可通过此 API 获取与该订单相关的所有文档信息。...数据整合：在 CRM 系统与其他系统（如 ERP、SCM）集成的场景中，文档信息的共享和同步非常关键。通过此 API，可以方便地获取 CRM 系统中的文档信息，以便在不同系统间进行同步。...物理对象实例的数量大于逻辑对象实例的数量，这也能够解释，意味着一个或多个附件具有多个版本。...这个 API 提供了一个强大的接口，用于访问和分析与 CRM 相关的文档信息，对于提高业务流程的自动化和效率具有重要意义。

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Redis之stream类型解读

Redis 为每个stream（流）条目生成一个唯一的 ID。可以在以后使用这些 ID 检索其关联的条目，或读取和处理流中的所有后续条目。...stream 有一个消息链表，将所有加入的消息都串起来，每个消息都有一个唯一的 ID 和对应的内容。消息是持久化的，Redis 重启后，内容还在。...数据结构 Redis Stream 的结构如下所示，它有一个消息链表，将所有加入的消息都串起来，每个消息都有一个唯一的 ID 和对应的内容： 消息 每个 Stream 都有唯一的名称，它就是 Redis...所有ID在指定的两个ID之间或与其中一个ID相等（闭合区间）的条目将会被返回。...xread 命令  从一个或者多个流中读取数据，仅返回ID大于调用者报告的最后接收ID的条目。此命令有一个阻塞选项，用于等待可用的项目，类似于BRPOP或者BZPOPMIN等等。

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Redis之stream类型解读

Redis 为每个stream（流）条目生成一个唯一的 ID。可以在以后使用这些 ID 检索其关联的条目，或读取和处理流中的所有后续条目。...stream 有一个消息链表，将所有加入的消息都串起来，每个消息都有一个唯一的 ID 和对应的内容。消息是持久化的，Redis 重启后，内容还在。...数据结构 Redis Stream 的结构如下所示，它有一个消息链表，将所有加入的消息都串起来，每个消息都有一个唯一的 ID 和对应的内容 消息 每个 Stream 都有唯一的名称，它就是 Redis...所有ID在指定的两个ID之间或与其中一个ID相等（闭合区间）的条目将会被返回。...xread 命令 从一个或者多个流中读取数据，仅返回ID大于调用者报告的最后接收ID的条目。此命令有一个阻塞选项，用于等待可用的项目，类似于BRPOP或者BZPOPMIN等等。

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【建议收藏】MMU是如何完成地址翻译的？

CPU 在这里生成的物理地址为 4，把地址发送给内存，然后内存从该地址获取其中保存的字，最后将其发送回 CPU。...关键点： 所有的地址翻译步骤都是在芯片上的MMU中执行的， 因此执行速度非常快。 说了这么多，下面就是本文的重点，我们看两个例子，虚拟地址是如何转换为物理地址的。 5....我们只根据索引来查找组，每一个条目都有一个标记位。一个 TLB 条目如果有效，它就含有一个物理地址。 5.1.3 页表 ? 页表的前 16 个条目 现在，我们还需要页表。...偏移量是 0，所以我们去请求第五组偏移量为 0 的字节，值为 0x36。 缓存命中，高速缓存把这个字节返回给 MMU， MMU 把它传递给处理器。最后处理器可能把这个字节存储在一个寄存器里。...所以我们去高速缓存的第八组，然后寻找对应的标记位，在这个例子中是0x28。 ? 高速缓存 第八组有一个条目，它的标记位是 24，这里是一次缓存不命中。

1.5K52

0630-6.2-什么是HDFS ACL

3 命令 要设置和获取文件的访问控制列表（ACLs），可以使用文件系统的shell命令，setfacl和getfacl。...-- COMMAND OPTIONS : 需要设置ACLs的文件或者目录的路径。 -R:以递归方式将操作应用于所有文件和目录。 -b: 撤回基本ACL条目以外的所有条目。...保留用户，组和其他条目以与权限位兼容。 -k: 移除default ACL。 -m: 修改ACL。新条目将添加到ACL，并保留现有条目。不会影响已有的权限。 -x: 仅移除指定的ACL。...: 逗号分隔的ACL权限。 --set: 完全替换ACL，丢弃所有现有条目。 acl_spec必须包含用户，组和其他条目，以便与权限位兼容。...4 HDFS ACL示例 此示例演示了用户（“fayson”）如何与另一个团队的同事（“hadoopdev”）共享文件夹访问权限，以便hadoopdev团队可以协作处理该文件夹的内容; 这是通过更新该目录的

1.3K40

ranger插件的鉴权原理

ranger插件开发的上下两篇文章介绍了如何在ranger中支持一个新的服务，并开发对应的客户端插件。但知其然还要知其所以然，简单的几个接口调用的背后，其内部最终是如何进行权限校验的。...） 而这些策略条件都可以包含多个策略条目，每个策略条目由角色、用户、用户组、资源的访问类型组成。...其类成员users、groups、roles分别为用户、用户组、角色列表；access是一个RangerPolicyItemAccess实例对象的列表，表示该策略条目包含哪些资源访问类型；conditions...【鉴权的处理流程】 ---- 鉴权之前，插件先需要初始化，初始化时会启动一个线程定期从ranger服务端拉取策略，每次拉取策略本质上是发送一个rest请求，ranger服务端收到请求后，将具体服务的所有策略信息按...例如，包含同一个资源的多个策略如何进行排序，同一个策略中的不同策略条件如何相互作用（允许条件、否决条件、排除条件）等等。这些内容对整体的流程不构成影响，后续再抽空补充。

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Redis Streams介绍

然而，在上面的例子中，我们使用了*,因为我们希望服务器为我们生成新的ID。每个新的ID都会单调递增，更简单地说，添加的每个新条目都会有比过去的所有条目更高的ID。...只需使用XLEN命令就可以获取Stream中的项目数： > XLEN mystream (integer) 1 条目ID 条目ID由XADD命令返回,在给定的Stream中明确地标识每一个条目.它由两部分组成...除了XREAD可以同时访问多个流，以及我们能够指定我们拥有的最后一个ID以获取更新的消息之外，在这个简单的形式中，没有做与XRANGE不同的一些事情。...此过程的第一步是提供消费者组中待处理条目的可观察性的命令，称为XPENDING。这只是一个只读命令，它始终可以安全地调用，不会更改任何消息的所有权。...这种特殊ID意味着我们只想要到目前为止从未提供给其他消费者的条目。所以基本上>是消费者组的最后交付ID。 最后是特殊ID*，只能与XADD命令一起使用,意味着为我们要创建的新条目自动选择ID。

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dropDownList属性

每个菜单项提供ItemText属性（菜单文字）、ItemData属性（相关数据）、Selected属性（默认选择项，有多个，算最后一个） Sections：菜单组的几何。...每个组包含ItemHeader属性（组标题文字）、Items属性（该组菜单条目的集合）。每个组之间有一条分割线。...该属性的优先级高于Items属性（如果仅仅设置了Items，则意味着只有一个菜单组，没有分割线，没有组标题文字）。...//如果有多个条目设置该参数，则获取的是满足条件最后一个条目 if (Item.Selected==true) { SelText=Item.ItemText...元素运用组件，则在该div内部添加一个DropDownList组件 1、用Items属性实现下拉菜单（所有菜单项都在一个组里，没有组标题，没有分割线） Snippet官网 Snippet使用实例

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Unity Odin从入门到精通（三）：静态检查器详解

最后从该命名空间的列表当中双击StaticInspectorWindow类型，进而可以查看静态检查器的源码。...然后从该下拉列表当中选择某些条目。如下图所示： 其中每个条目的含义如下所示： 1.None：排除所有类型。 2.User Types：首先排除编辑器以及插件目录。...然后静态检查器就会根据过滤类型来获取数据源并填充到该下拉列表里面。最后从该下拉列表里面选择某个条目，进而让静态检查器只查看该条目代表的类型。...如下图所示： 其中每个条目的含义如下所示： 1.None：排除所有访问权限。 2.Public：包含公有访问权限。 3.Private：包含非公有访问权限。...如下图所示： 其中每个条目的含义如下所示： 1.None：排除所有成员。 2.Fields：包含字段成员。 3.Properties：包含属性成员。

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Raft 共识算法4-选举限制

前面的部分描述了 Raft 如何选举领导者和复制日志条目。 然而，到目前为止所描述的机制还不足以确保每个状态机以相同的顺序执行完全相同的命令。...最后，我们展示了领导者完整性的证明草图，并展示了它如何保证复制状态机的正确行为。选举限制在任何基于领导者的共识算法中，领导者最终必须存储所有已提交的日志条目。...Raft使用投票过程来防止候选者赢得选举，除非其日志包含所有已提交的条目。候选者必须与集群中的大多数跟随者联系才能当选，这意味着每个已提交的日志条目必须至少存在于其中一个服务器中。...首先，如果投票者和 leader#subU 共享相同的最后一个日志任期，那么 leader#subU 的日志一定至少和投票者的一样新，所以它的日志包含了投票者日志中的每个条目。...最后，Raft 要求服务器按日志索引顺序应用条目。 结合状态机安全属性，这意味着所有服务器将以相同的顺序将完全相同的一组日志条目应用到它们的状态机。

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终于弄明白了 RocketMQ 的存储模型

RocketMQ 采用的是混合型的存储结构，Broker 单个实例下所有的队列共用一个数据文件（commitlog）来存储。...2 数据文件RocketMQ 的消息数据都会写入到数据文件中， 我们称之为 commitlog 。所有的消息都会顺序写入数据文件，当文件写满了，会写入下一个文件。...一对多通信：基于独立身份的设计，同一个主题内的消息可以被多个订阅组处理，每个订阅组都可以拿到全量消息。因此发布订阅模型可以实现一对多通信。因此，rocketmq 的文件设计必须满足发布订阅模型的需求。...每个 consumequeue 包含 30 万个条目，每个条目大小是 20 个字节，每个文件的大小是 30 万 * 20 = 60万字节，每个文件大小约5.72M 。...而消息 B 的索引条目信息的最后 4 个字节会保存上一条消息对应的索引条目序号，索引序号值是 3 , 也就是消息 A 。

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终于弄明白了 RocketMQ 的存储模型

RocketMQ 采用的是混合型的存储结构，Broker 单个实例下所有的队列共用一个数据文件（commitlog）来存储。...2 数据文件 RocketMQ 的消息数据都会写入到数据文件中， 我们称之为 commitlog 。 所有的消息都会顺序写入数据文件，当文件写满了，会写入下一个文件。...一对多通信：基于独立身份的设计，同一个主题内的消息可以被多个订阅组处理，每个订阅组都可以拿到全量消息。因此发布订阅模型可以实现一对多通信。...每个 consumequeue 包含 30 万个条目，每个条目大小是 20 个字节，每个文件的大小是 30 万 * 20 = 60万字节，每个文件大小约5.72M 。...而消息 B 的索引条目信息的最后 4 个字节会保存上一条消息对应的索引条目序号，索引序号值是 3 , 也就是消息 A 。

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【修正版】7张图带你轻松入门RocketMQ

每个 Broker 节点都要跟所有的 Name Server 节点建立长连接，定义注册 Topic 路由信息和发送心跳。...Producer 和 Consumer 只跟任意一个 Name Server 节点建立连接，因为 Broker 会向所有 Name Server 注册 Topic 信息，所以每个 Name Server...一个消费者可以消费多个 MessageQueue，但是同一个 MessageQueue 只能被同一个消费者组的一个消费者消费。...拉取消息时，首先从 Name Server 获取订阅关系，得到当前 Consumer 所有订阅 tag 的 hashcode 集合 codeSet，然后从 ConsumerQueue 获取一条记录，判断最后...这里 Hash 槽解决 Hash 冲突的方式是链表法，如下图： 5.3.3 Index 条目 每个 Index 条目中，key 的 hashcode 占 4 个字节，phyoffset 表示消息在

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LDAP协议介绍

在这个树型结构上的每个节点，我们称之为“条目（Entry）”，每个条目有自己的唯一可区别的名称（Distinguished Name ，DN）。...这有点像Java语言里说阐述的“一切皆对象”的理念，每个条目（LDAP Entry）都要定义自己的Object Classes。...静态组和动态组（Static Group and Dynamic Group） 组(Group) ，声明一个目录条目的集合 静态组（Static Group）： 显式声明了一个它的集合成员...动态组（Dynamic Group） ：它定义了一个过滤条件，所有匹配条件的条目都是组的成员。所以称之为动态组，是因为每次读取其组员名单时，要动态计算过滤条件。...CoS机制包含两个部分，CoS 定义条目和CoS模板条目。定义条目描述了属性是如何被引用的；模板条目描述了属性的值。

2.5K10

linux下命令自动补全总结

“-A group”：组名，同选项“-g”。 “-A helptopic”：内建命令help支持的帮助主题。 “-A hostname”：主机名，从shell环境变量HOSTFILE中获取。...，从数组变量COMPREPLY中获取补全条目。...“-W wordlist”：使用特殊变量IFS中的字符拆分单词列表wordlist，并扩展拆分后的每个单词，结果中与待补全单词 匹配的条目就是补全条目。...，没有修改单词而列出补全条目为“@”，补全菜单为“%”，这个变量只能在可编程补全的shell函数中使用。 COMP_KEY：触发当前补全函数的键，或键序列中的最后一个键。...COMP_WORDS：一个数组变量，包含当前命令行的每个单词，与“readline”一样当前行被COMP_WORDBREAKS拆分成单词，这个变量只能在可编程补全的shell函数中使用。

6.2K50

聊聊 分布式一致性算法 Raft

日志复制 复制状态机 复制状态机的基本思想是一个分布式的状态机，系统由多个复制单元组成，每个复制单元均是一个状态机，它的状态保存在操作日志中。...一般情况下，Leader和Follower的日志都是保存一致的，如果Leader节点在故障之前没有向其它节点完全复制日志文件之前的所有条目，会导致日志不一致问题。...为了实现上述逻辑，就需要知道Follower上与Leader日志不一致的位置，那么Leader是如何精准找到每个Follower日志不一致的那个槽位呢？...Leader为每一个Follower维护了一个nextlndex，它表示领导人将要发送给该追随者的下一条日志条目的索引，当一个Leader赢得选举时，它会假设每个Follower上的日志都与自己的保持－...当Leader向Follower发送AppendEntries RPC时，它携带了（item_id，nextIndex - 1）二元组信息，item_id即为nextIndex - 1这个槽位的日志条目的

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